對于企業而言，運用數據的同時，也需要了解數據背后的變化規律，做到心中有數，商業數據分析就是針對企業的這一需求?？梢远床鞌祿澈蟮囊幝??；谏虡I數據分析的特點，企業可以借此來制定決策方案，并采取相應的措施，達到最終的結果。那么，商業數據分析的層次和進行的步驟是什么呢，下面我將展開說明。

商業數據分析的層次

1.描述性分析

描述性分析主要是對已經發生的事實用數據做出準確的描述。目前的BI分析基本上是在這個層面上，不管是大屏分析還是交互式分析都是在描述發生了什么。

2.診斷性分析

診斷性分析也叫判斷性分析，其作用是知道到底發生了什么，對我們的幫助不大，更重要的是，我們要明白為什么發生。了解數據發生的起源。

3.預測性分析

基于上述兩個層次的分析，我們發現了其中的規律，通過建模，我們可以預測，預測分析已經屬于數據挖掘的范疇，不是BI的范疇，需要了解統計知識，搭建統計模型。

4.處方性分析

有了預測性分析的結果后，我們就要對預測結果進行相應的行為措施，提前做好防范措施。做到真正的運籌帷幄。

商業數據分析的步驟

1.數據收集

當我們在做數據分析時，第一步要解決的問題肯定就是數據源的問題。數據收集的渠道主要分為內部收集和外部收集。

2.數據清洗

清洗數據就是從采集出來的龐大數據量中，篩選出對解決問題有價值、有意義的數據。

3.數據對比

數據對比是數據分析的切入點。因為如果沒參照物，數據就沒有一個定量的評估標準。通常我們采用的對比方法為橫向對比和縱向對比。

4.數據細分

數據對比中如果發現問題，為了從數據中尋找出問題，就需要對數據進行細分處理。

5.數據溯源

發現問題，解決問題，數據溯源就是為了從根本上解決問題，找出問題的原因，得到最終的解決方案。

商業數據分析貫徹整個企業的運營，在企業發展中起著越來越重要的地位。主要應用在BI領域，國內BI目前呈現繁榮發展的局面，較為突出的便是帆軟的Finebi，以其簡便智能的數據分析功能，很好的解決了國內企業的復雜數據問題，是國內企業智能數據分析系統的不二選擇。

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